OpenAI met en garde contre les instructions obsolètes pour GPT-6 Astra

OpenAI avertit que les instructions et compétences accumulées sur de longues périodes peuvent nuire au fonctionnement du modèle GPT-6 Astra. L'entreprise recommande aux développeurs de réviser leurs directives pour mieux s'adapter aux capacités accrues de cette nouvelle version.

Selon Eric Provencher d'OpenAI, les descriptions de compétences trop longues ou les règles de validation rigides peuvent consommer inutilement le contexte du modèle ou arrêter prématurément son travail. Les modèles plus performants nécessitent en effet moins de directives détaillées. Provencher conseille de vérifier les fichiers de configuration et les prompts lors d'un changement de modèle, une pratique déjà recommandée par le passé.

Les compétences, qui sont des prompts stockés dans des fichiers Markdown, doivent avoir des descriptions courtes et précises pour éviter une sélection incorrecte par l'agent Codex. Si trop de compétences sont présentes, le système réduit les descriptions, ce qui peut entraîner le chargement d'instructions inutiles ou contradictoires. Un exemple cité concerne les migrations de schéma Postgres, qui ne devraient être déclenchées que lors de la création ou de la modification d'une migration, et non pour toute interaction avec une base de données.

Les règles de lecture obligatoire avant chaque modification, souvent définies dans les fichiers de configuration du dépôt, doivent également être réexaminées. Imposer la lecture de documents complets sur l'architecture ou la base de données pour une simple correction d'orthographe est considéré comme excessif. Les développeurs devraient plutôt indiquer au modèle quels documents consulter selon le type de tâche, comme les notes de déploiement lors d'une mise en production. Ces documents doivent rester à jour pour être utiles.

Enfin, les restrictions strictes imposées aux anciens modèles pour éviter les actions non désirées peuvent être contre-productives avec Astra. Le nouveau modèle possède un meilleur jugement, mais peut interpréter les anciennes interdictions de manière trop rigide, s'arrêtant même lorsque la continuation est souhaitée. Les utilisateurs doivent définir clairement ce qui constitue la fin d'une tâche, par exemple si l'agent doit exécuter le code, vérifier les résultats et corriger les erreurs, afin d'éviter des points d'arrêt inopportuns.